# Ai Risk Management **Source:** https://es.airisks.net/ai-risk-management **Language:** Spanish --- La gestión de riesgos de IA es el trabajo coordinado de identificar, evaluar, tratar y supervisar los riesgos que surgen del desarrollo, la adquisición, el despliegue o el uso de sistemas de inteligencia artificial. Conecta las decisiones sobre un sistema de IA con las personas, los procesos y los controles que pueden prevenir daños o responder cuando las condiciones cambian. Amplía la gestión de riesgos empresariales (GIE), en lugar de reemplazarla. Las disciplinas existentes como las legales, de seguridad, privacidad, resiliencia operativa y auditoría interna siguen siendo relevantes. La IA añade cuestiones que pueden encajar perfectamente en los controles tecnológicos establecidos: ¿Es el sistema adecuado para este propósito? ¿Qué tan fiable es su comportamiento en condiciones cambiantes? ¿Quién es responsable de sus resultados, y qué sucede si la revisión humana falla? ## Capas de trabajo Un programa útil opera en más de un nivel. El trabajo estratégico fija la dirección, evalúa si la IA es necesaria, establece la tolerancia al riesgo y asigna los derechos de decisión. El trabajo operativo evalúa cada caso de uso y su sistema completo, incluidos modelos, datos, proveedores, interfaces y tareas humanas. El trabajo de resiliencia se prepara para interrupciones o eventos de alto impacto que encajan en las clasificaciones existentes. Estas capas conectan las decisiones a nivel de junta directiva con las pruebas y los controles diarios. La gestión de riesgos es continua. Una revisión realizada antes del despliegue puede quedar obsoleta cuando cambian el modelo, los datos, los usuarios previstos o el proceso circundante. Las organizaciones necesitan desencadenantes definidos para la reevaluación, registros de decisiones, rutas para incidentes y la capacidad de pausar o retirar un sistema. El nivel de esfuerzo debe reflejar el impacto potencial, la exposición y la incertidumbre de cada uso. ## En qué se diferencian los principales marcos de trabajo EW-AiRM™ es un marco abierto y empresarial que une las capas estratégicas, operativas y de resiliencia, diseñado para complementar el ERM existente. El Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST es una orientación voluntaria centrada en la gestión de riesgos a lo largo de los ciclos de vida de los sistemas de IA, con funciones para Gobernar, Mapear, Medir y Gestionar. ISO/IEC 42001 especifica los requisitos para un sistema de gestión de IA que una organización puede implementar y certificar. La Ley de IA de la UE es una legislación: crea deberes legales y restricciones para las prácticas de IA y categorías de riesgo definidas. Estos tienen propósitos diferentes, por lo que las organizaciones pueden usar varios en conjunto en lugar de tratarlos como sustitutos. Un punto de partida práctico es crear un inventario del uso de la IA, designar a un responsable para cada sistema implementado, registrar el propósito y el impacto, y conectar cada riesgo material con un control y una ruta de escalamiento. El lenguaje de los marcos ayuda a estructurar este trabajo, pero toma decisiones en nombre de una organización. La rendición de cuentas sigue dependiente de personas con autoridad, evidencia y tiempo para actuar. ## Términos relacionados - Gobernanza de la IA - Taxonomía de riesgos de IA - Apetito de riesgo de la IA Profundiza: marco EW-AiRM™